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推荐系统 RES-召回策略:基于综合行为热度推荐

推荐系统 RES-召回策略:基于综合行为热度推荐

时间：2024-09-07 16:00:55

推荐系统 RES 算法介绍及参数说明

基于综合行为热度推荐

基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群，将生成每个分组的热度推荐；如果不选择，将生成全局热度推荐。

表1 基于综合行为热度推参数说明
参数名称	说明
名称	策略名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。
描述	策略的具体描述。
行为次数统计方法	物品记录统计方式。 “pv”：page view，每个用户可对同个物品产生多条记录。 “uv”：unique visitor，每个用户只能对每个物品产生一条记录, 算法只保留权重最大的记录。
用户分群	数据源类型包括用户特征和物品特征，根据数据源筛选数据, 选出需要的属性。只能选择进行用户分组还是物品分组，分组内可配置多个特征。 “用户特征”：在用户特征下拉框中选择需要的特征参数进行召回计算。例" user_meta_list ": ["gender","age"] “物品特征”：在物品户特征下拉框中选择需要的特征参数进行召回计算。例" item_meta_list ": ["weight","score"]
最大推荐结果数	每个用户最多生成多少个推荐结果。
开启时间跨度	不开启取全部数据，开启则指定从数据源中取最近天数或小时数的行为数据计算相似度。
时间单位	开启时间跨度后，支持按照天或者小时为单位从指定从数据源中取行为数据计算相似度。
时间跨度	用于指定从数据源中取最近多少天或者多少小时的行为数据计算热度。默认取全部数据。
开启调度	开启调度，按照指定的调度策略定期执行作业。 “调度周期”：调度周期可选“天”或“周”。 “调度类型”：包括自定义和间隔调度。 “开始调度时间”：选择具体的调度时间。当调度周期选择为“周”时，可在此下拉框中勾选星期一到星期天的任一天进行调度。 “时间间隔”：如果选择的调度类型为间隔调度，需要配置调度的时间间隔。

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